Как цифровые двойники могут обеспечить персонализированное лечение | Медицинские исследования

яПредставьте себе, что у вас есть цифровой двойник, который заболевает, и над которым можно экспериментировать, чтобы определить наилучшее лечение, без необходимости приближаться к таблетке или ножу хирурга. Ученые полагают, что через пять-десять лет исследования «in silico», в которых для оценки безопасности и эффективности лекарств используются сотни виртуальных органов, могут стать рутинными, а модели органов, специфичные для конкретного пациента, можно будет использовать для персонализации лечения и предотвращения медицинские осложнения.

Цифровые двойники — это вычислительные модели физических объектов или процессов, обновленные с использованием данных их реальных аналогов. В медицине это означает объединение огромных объемов данных о работе генов, белков, клеток и систем всего организма с личными данными пациентов для создания виртуальных моделей их органов – и, в конечном итоге, потенциально всего их тела.

«Если вы сегодня практикуете медицину, многое из этого не очень научно», — сказал профессор Питер Ковени, директор Центра вычислительных наук Университетского колледжа Лондона и соавтор исследования. Виртуальный ты. «Часто это эквивалентно вождению автомобиля и решению, куда идти дальше, глядя в зеркало заднего вида: вы пытаетесь выяснить, как лечить пациента перед вами, основываясь на людях, которых вы видели в прошлом. у кого были подобные условия.

«Цифровой двойник использует ваши данные внутри модели, которая показывает, как работают ваша физиология и патология. Он не принимает решения о вас на основе населения, которое может быть совершенно нерепрезентативным. Это действительно персонализировано».

Современную современную модель можно найти в кардиологии. Компании уже используют модели сердца, адаптированные для каждого пациента, для разработки медицинских устройств, а стартап из Барселоны ЭЛЕМ БиоТех предлагает компаниям возможность тестировать лекарства и устройства на моделируемых моделях человеческого сердца.

«Мы уже провели ряд виртуальных испытаний на людях нескольких соединений и собираемся вступить в новую фазу: наш продукт готов и развернут в облаке для внешнего доступа фармацевтических клиентов», — сказал соучредитель и руководитель ELEM. исполнительный директор Крис Мортон.

Выступая на Конференция «Цифровые двойники» В пятницу в Королевском медицинском обществе в Лондоне доктор Кэролайн Рони из Лондонского университета королевы Марии рассказала об усилиях по разработке персонализированных моделей сердца, которые помогут хирургам планировать операции для пациентов с нерегулярным и хаотичным сердцебиением (мерцательная аритмия).

«Часто хирурги используют подход, который работает в среднем, но делать прогнозы для конкретного пациента и, как следствие, предсказывать долгосрочные результаты действительно сложно», — сказал Рони. «Я думаю, что существует множество приложений в области сердечно-сосудистых заболеваний, где мы увидим применение такого рода подхода, например, при принятии решения о том, какой тип клапана использовать или куда его вставлять во время замены сердечного клапана».

Ожидается, что больные раком также получат пользу. Эксперты по искусственному интеллекту фармацевтической компании GSK работают с исследователями рака в Королевском колледже Лондона над созданием цифровые копии опухолей пациентов используя изображения, генетические и молекулярные данные, а также выращивая раковые клетки пациентов в 3D и проверяя, как они реагируют на лекарства.

Применяя машинное обучение к этим данным, ученые могут предсказать, как отдельные пациенты будут реагировать на различные лекарства, комбинации лекарств и режимы дозирования.

«Вы не можете повторять это с реальным пациентом, принимая несколько лекарств и их комбинаций, потому что каждый раз, когда вы пробуете новое лечение, это клинические испытания», — сказал профессор Тони Нг из King’s.

«Мы пытаемся найти решение, пока пациент еще жив, поэтому, если он вернется с рецидивом [of their cancer] мы будем знать, как их лечить или в какое клиническое исследование их включить».

Ожидается, что в следующем году начнутся контрольные испытания концепции.

Исследователи даже разрабатывают цифровых близнецов для беременных, которые могут помочь в разработке лекарств от таких состояний, как плацентарная недостаточность или преэклампсия, а также в лучшем понимании физиологических процессов, лежащих в основе беременности и родов.

«Во многих случаях невозможно проводить эксперименты на беременных женщинах, а также не существует хороших моделей животных для человеческой беременности», — сказала профессор Мишель Ойен, директор Центра женских исследований. Здоровье Инженерное дело в Вашингтонском университете в Сент-Луисе.

Ойен строит модели плаценты на основе ультразвуковых изображений, полученных во время беременности, и изображений с высоким разрешением после родов у женщин со здоровой и осложненной беременностью, а также обучает алгоритм распознавать и создавать цифровые копии различных тканей.

«Наша цель — попытаться выяснить, что мы могли бы измерить на живом человеке, чтобы предсказать, у кого могут возникнуть проблемы с функцией плаценты во время беременности, и вмешаться, чтобы предотвратить такие явления, как мертворождение», — сказал Ойен.

Ее коллега, профессор Кристин Майерс из Колумбийского университета в Нью-Йорке, конструирует модели шейки матки, матки и оболочек, окружающих плод. Их долгосрочная цель — объединить их всех в единую модель человека, которая могла бы предсказать, как может протекать беременность.

Майерс сказала: «Я надеюсь, что мы сможем провести упрощенное ультразвуковое сканирование анатомии матери и сможем оценить, как эта матка будет расти и растягиваться, а также определить лучшее время, когда начнутся роды». По ее словам, это может даже предсказать долгие или сложные роды и помочь женщинам принять более обоснованное решение о том, делать ли кесарево сечение.

Другие исследователи создают цифровых двойников больниц, чтобы попытаться повысить эффективность перемещения отдельных пациентов через систему здравоохранения.

«Отслеживая цифровые подписи, которые создаются каждый раз, когда что-то происходит с пациентом – от того, когда рентген заказывается, выполняется и сообщается о рентгене, до того, когда пациент записывается на амбулаторный прием и посещает его – мы можем построить очень подробную, представление в реальном времени того, как пациенты с похожими заболеваниями проходят через систему», — сказал д-р Джейкоб Корис, хирург-травматолог и ортопед и ведущий специалист по цифровым технологиям в Делаем все правильно с первого разанациональная программа, предназначенная для улучшения лечения и ухода за пациентами.

«Это могло бы выявить области, которые нам необходимо улучшить, а также передовую практику, улучшающую уход за пациентами, которую мы можем использовать для изменения того, как мы заботимся о пациентах».